基于粗集的正交小波网络预测模型研究

摘要

为满足复杂工程预测问题的需要,把粗集理论与正交小波网络相结合,建立了一种基于粗集的正交小波网络预测模型.应用主成分分析方法解决了正交小波网络多维输入时的维数灾难,提高了网络的收敛性和预测的时效性.预测模型兼容了正交小波网络和粗神经网络的优良特性,具有良好的函数逼近能力和极强的鲁棒性,特别适合于具有随机因素的高精度预测问题.仿真研究表明,模型的预测精度和收敛速度优于小波框架神经网络.